ClinEar

핵심 아이디어

타깃

하루 40명+ 진료하며 차트 작성에 1-2시간 소모하는 개원의 (내과·가정의학과·소아과 원장, 1인~3인 의원)

문제

의사가 진료 중 모니터 앞에서 타이핑하느라 환자와 눈을 못 마주침. 하루 1-2시간을 SOAP 차트 작성에 소모하며, 그 시간이면 환자 10명을 더 볼 수 있음. 퇴근 후 밀린 차트 정리는 번아웃의 주범.

해결

진료실 스마트폰 마이크가 의사-환자 대화를 실시간 수집 → 한국어 의료 용어 특화 음성 AI가 SOAP 노트를 자동 생성 → 한국 EMR에 원클릭 입력. 의사는 환자만 보면 된다. 건당 ₩100, 안 쓰면 안 내는 종량제. [주요 리스크 및 완화 방안] • 개인정보·의료법: 음성은 온디바이스 STT 처리 후 즉시 파기, 텍스트만 EMR 전송 → 민감 음성 데이터 서버 미저장. 소프트웨어 의료기기(SaMD) 해당 여부 식약처 사전 확인 및 법률 검토 완료 후 출시 • EMR 연동 리스크: MVP는 클립보드 복사 방식으로 EMR 무관하게 즉시 출시 → 이후 EMR사에 건당 ₩20 수익 배분 제안으로 파트너십 유도 (EMR사도 입력 데이터 품질 향상 유인 존재) • 인식 정확도 리스크: 베타 30개 의원 3개월 무료 제공 → 실제 진료 코퍼스 확보 → 내부 기준 95% 달성 검증 후 정식 과금 전환

차별화

① 한국어 의료 음성 인식 95% 목표 (Nuance DAX·Suki AI 등 글로벌 1위들은 한국어 의료 인식률 60% 수준이며 한국 EMR 미연동 상태. 국내 직접 경쟁사 사실상 부재: 뷰노·루닛은 영상진단 특화, 유비케어·비트컴퓨터 자체 AI 차트 기능 미출시) ② 건당 ₩100 종량제 — Nuance DAX 월 $99(≈₩14만), Suki AI 월 $300+ 대비 도입 비용 90% 절감, 미사용일 과금 없음 ③ 유비케어(시장점유율 42%)·비트컴퓨터(28%) 공식 API 파트너십 → 글로벌 경쟁사의 구조적 진입 장벽 형성 ④ [방어벽] 데이터 플라이휠: 사용 건수 누적 → 한국 의료 음성 코퍼스 독점 축적 → 인식 정확도 격차 확대 → 후발주자 재현 불가. 6개월 이상 사용 후 의원별 커스텀 SOAP 템플릿·의사 개인 어휘 학습 완료 → 전환비용 급증 → 이탈률 5% 이하 예상

핵심 기능

1. 01

   진료 대화 실시간 인식 → SOAP 노트(주관적·객관적·평가·계획) 자동 생성

2. 02

   한국 EMR(유비케어·비트컴퓨터·메디칼소프트) 원클릭 연동 입력

3. 03

   미기록 항목 자동 감지 알림 — 환자가 언급했으나 차트에 빠진 증상·약물 표시

4. 04

   의사별 진료 패턴 학습 → 사용할수록 정확도·포맷 자동 최적화

시장과 비즈니스

개발 기간

약 10주

시장 규모

전체 시장 한국 의료기관 진료기록·EMR 시장 ₩1,500억/년유효 시장 1차 의원(내과·가정의학과·소아과) 35,000개 × ₩100,000/월 = ₩420억/년초기 목표 시장 출시 1년차 200개 의원 × ₩100,000/월 = ₩2.4억/년

시장 흐름

rising

발견 근거

시장 신호

음성 AI × 양자역학(관측 효과: 대화가 기록되는 순간 진료 품질이 변한다) × 마이크(물리 센서를 병원 내부 운영에 접목)

분석 방식

TRIZ 역발상 이중 적용 — ① '녹음'이라는 고통스러운 경험을 시간 절약이란 보상으로 자발적으로 찾게 만듦 ② 3년 후 진료실 음성 문서화는 EMR처럼 당연한 인프라가 됨

포착 일자

2026.03.25